1,261 research outputs found

    Pristup specifikaciji i generisanju proizvodnih procesa zasnovan na inženjerstvu vođenom modelima

    Get PDF
    In this thesis, we present an approach to the production process specification and generation based on the model-driven paradigm, with the goal to increase the flexibility of factories and respond to the challenges that emerged in the era of Industry 4.0 more efficiently. To formally specify production processes and their variations in the Industry 4.0 environment, we created a novel domain-specific modeling language, whose models are machine-readable. The created language can be used to model production processes that can be independent of any production system, enabling process models to be used in different production systems, and process models used for the specific production system. To automatically transform production process models dependent on the specific production system into instructions that are to be executed by production system resources, we created an instruction generator. Also, we created generators for different manufacturing documentation, which automatically transform production process models into manufacturing documents of different types. The proposed approach, domain-specific modeling language, and software solution contribute to introducing factories into the digital transformation process. As factories must rapidly adapt to new products and their variations in the era of Industry 4.0, production must be dynamically led and instructions must be automatically sent to factory resources, depending on products that are to be created on the shop floor. The proposed approach contributes to the creation of such a dynamic environment in contemporary factories, as it allows to automatically generate instructions from process models and send them to resources for execution. Additionally, as there are numerous different products and their variations, keeping the required manufacturing documentation up to date becomes challenging, which can be done automatically by using the proposed approach and thus significantly lower process designers' time.У овој дисертацији представљен је приступ спецификацији и генерисању производних процеса заснован на инжењерству вођеном моделима, у циљу повећања флексибилности постројења у фабрикама и ефикаснијег разрешавања изазова који се појављују у ери Индустрије 4.0. За потребе формалне спецификације производних процеса и њихових варијација у амбијенту Индустрије 4.0, креиран је нови наменски језик, чије моделе рачунар може да обради на аутоматизован начин. Креирани језик има могућност моделовања производних процеса који могу бити независни од производних система и тиме употребљени у различитим постројењима или фабрикама, али и производних процеса који су специфични за одређени систем. Како би моделе производних процеса зависних од конкретног производног система било могуће на аутоматизован начин трансформисати у инструкције које ресурси производног система извршавају, креиран је генератор инструкција. Такође су креирани и генератори техничке документације, који на аутоматизован начин трансформишу моделе производних процеса у документе различитих типова. Употребом предложеног приступа, наменског језика и софтверског решења доприноси се увођењу фабрика у процес дигиталне трансформације. Како фабрике у ери Индустрије 4.0 морају брзо да се прилагоде новим производима и њиховим варијацијама, неопходно је динамички водити производњу и на аутоматизован начин слати инструкције ресурсима у фабрици, у зависности од производа који се креирају у конкретном постројењу. Тиме што је у предложеном приступу могуће из модела процеса аутоматизовано генерисати инструкције и послати их ресурсима, доприноси се креирању једног динамичког окружења у савременим фабрикама. Додатно, услед великог броја различитих производа и њихових варијација, постаје изазовно одржавати неопходну техничку документацију, што је у предложеном приступу могуће урадити на аутоматизован начин и тиме значајно уштедети време пројектаната процеса.U ovoj disertaciji predstavljen je pristup specifikaciji i generisanju proizvodnih procesa zasnovan na inženjerstvu vođenom modelima, u cilju povećanja fleksibilnosti postrojenja u fabrikama i efikasnijeg razrešavanja izazova koji se pojavljuju u eri Industrije 4.0. Za potrebe formalne specifikacije proizvodnih procesa i njihovih varijacija u ambijentu Industrije 4.0, kreiran je novi namenski jezik, čije modele računar može da obradi na automatizovan način. Kreirani jezik ima mogućnost modelovanja proizvodnih procesa koji mogu biti nezavisni od proizvodnih sistema i time upotrebljeni u različitim postrojenjima ili fabrikama, ali i proizvodnih procesa koji su specifični za određeni sistem. Kako bi modele proizvodnih procesa zavisnih od konkretnog proizvodnog sistema bilo moguće na automatizovan način transformisati u instrukcije koje resursi proizvodnog sistema izvršavaju, kreiran je generator instrukcija. Takođe su kreirani i generatori tehničke dokumentacije, koji na automatizovan način transformišu modele proizvodnih procesa u dokumente različitih tipova. Upotrebom predloženog pristupa, namenskog jezika i softverskog rešenja doprinosi se uvođenju fabrika u proces digitalne transformacije. Kako fabrike u eri Industrije 4.0 moraju brzo da se prilagode novim proizvodima i njihovim varijacijama, neophodno je dinamički voditi proizvodnju i na automatizovan način slati instrukcije resursima u fabrici, u zavisnosti od proizvoda koji se kreiraju u konkretnom postrojenju. Time što je u predloženom pristupu moguće iz modela procesa automatizovano generisati instrukcije i poslati ih resursima, doprinosi se kreiranju jednog dinamičkog okruženja u savremenim fabrikama. Dodatno, usled velikog broja različitih proizvoda i njihovih varijacija, postaje izazovno održavati neophodnu tehničku dokumentaciju, što je u predloženom pristupu moguće uraditi na automatizovan način i time značajno uštedeti vreme projektanata procesa

    Improving the Specification of Business Application Requirements Based on Executable Models

    Get PDF
    Istraživanje predstavljeno u okviru ove disertacije imalo je za cilj unapređenje procesa specifikacije korisničkih zahteva poslovnih aplikacija na bazi detaljnih, izvršivih prototipova koji se mogu kreirati uz minimalan utrošak vremena i energije. Radi postizanja ovog cilja je implementiran alat otvorenog koda pod nazivom Kroki (fr. croquis – skica) čija je arhitektura projektovana tako da obezbedi: (1) kolaborativni razvoj specifikacije poslovne aplikacije sa korisnicima koji nemaju znanje projektovanja i programiranja softverskih sistema, (2) efikasno pokretanje prototipa direktno iz sopstvenog razvojnog okruženja, dajući mogućnost korisniku da isproba prototip tokom modelovanja kad god poželi, (3) ponovno korišćenje informacija dobijenih prilikom razvoja prototipova u kasnijim fazama razvoja, kako bi se smanjilo nepotrebno trošenje resursa. Eksperiment za proveru da li razvijeni alat zadovoljava postavljene ciljeve je dizajniran kao serija od deset eksplorativnih studija slučaja čiji je cilj specifikacija poslovnih aplikacija sa učesnicima koji dolaze iz različitih poslovnih domena koji nisu poznati projektantima. Pojedinačne studije su obavljene sa po jednim učesnikom u okviru dvočasovnih projektantskih sesija, gde su ulogu projektanata imali autor ove disertacije i njegov mentor. Kvalitativni i kvantitativni podaci prikupljeni tokom sesija i posle njih, putem upitnika, su iskorišćeni za izvođenje pozitivnih zaključaka o efikasnosti predloženog pristupa i alata. Dizajn istraživanja je baziran na konceptima MEM-a (Method Evaluation Model) koji definiše kriterijum za uspeh određene metodologije u praksi. Upitnici koji evaluiraju jezik za modelovanje i Kroki alat su formulisani tako da odgovaraju izabranim konceptima FQUAD (Framework for qualitative assessment of domain-specific languages) okvira za evaluaciju jezika specifičnih za domen.The research presented in this dissertation aimed to improve the process of specification of user requirements of business applications based on detailed, executable prototypes that can be created with minimal expenditure of time and energy. To achieve this goal, an open-source tool called Kroki (fr. croquis - sketch) was implemented, the architecture of which is designed to provide: (1) Collaborative development of business application specifications with users who do not have knowledge of designing and programming software systems, (2) Efficient prototyping directly from Kroki’s development environment, enabling the user to try out the prototype during modeling whenever they want, and (3) Reuse of information obtained during the development of prototypes in later stages of development, to reduce unnecessary consumption of time and energy. The experiment to validate whether the developed Kroki tool meets the set goals was designed as a series of ten exploratory case studies to specify business applications with participants from different business domains unknown to the designers. Individual studies were carried out within two-hour design sessions, where the author of this dissertation and his mentor played the designer role, with a single participant in the user role in each session. Qualitative and quantitative data collected during and after the sessions, through questionnaires, were used to draw positive conclusions about the effectiveness of the proposed approach and tools. The research design is based on the concepts of MEM (Method Evaluation Model), which defines the criteria for the success of a certain methodology in practice. Questionnaires that evaluate the modeling language and the Kroki tool are formulated to correspond to the selected concepts of the FQUAD (Framework for qualitative assessment of domain-specific languages) for evaluating DSLs

    Application of Heterojunction Ni-Sb-SnO₂ Anodes for Electrochemical Water Treatment

    Get PDF
    Clean water supply and adequate sanitation services are critical for public health as well as for food production. Small-scale decentralized treatment represents an attractive alternative that can provide necessary water treatment in many parts of the developing world where centralized wastewater treatment facilities are not practical owing to financial, geographical, or political constraints. Electrochemical oxidation (EO) is a suitable technique for decentralized treatment settings since it does not require the addition of auxiliary chemicals and offers fast reaction kinetics and modular treatment capacity. EO is considered a versatile technology since it can degrade a wide array of contaminants and inactivate waterborne pathogens. The chemical composition of the anode, where EO takes place, is a key factor that controls reactive species production and thus treatment efficiency and energy consumption. Ideal anodes for wastewater treatment should have high overpotential for oxygen evolution (“nonactive” anodes) and favor complete organics oxidation through direct electron transfer and/or reactions with potent oxidants such as hydroxyl radical and ozone. Common nonactive anodes including antimony-doped tin oxide (Sb-SnO₂), lead oxide (PbO₂), and boron-doped diamond (BDD) have attracted wide research interests. The work presented in this thesis centered around a newly designed heterojunction Ni-Sb-SnO₂2-based anode (NAT/AT) and its various applications in decentralized water and wastewater treatment. Direct treatment using NAT/AT has proved to be efficient for chemical oxygen demand removal, trace organic compound degradation, and microbial disinfection. Detailed investigation into pharmaceutical degradation kinetics and transformation products further established NAT/AT as a potential treatment alternative for the control of pharmaceuticals and their metabolites in hospital wastewaters. NAT/AT is also capable of synthesizing ferrates (e.g., FeO₄²⁻) in circumneutral conditions, the high oxidation state iron species that represents another group of powerful oxidants well-suited for decentralized treatment purposes. In an additional effort to tackle high concentrations of ammonium often present in latrine wastewaters, functionalized metal-organic framework (MOF), a class of materials featuring high porosity, abundant active sites, and highly tunable physical and chemical properties, was used to recover the ammonium nitrogen. Various modifications of MOF-808, a highly water stable MOF, were designed and synthesized to achieve urea hydrolysis, ammonium capture, and real-time ammonium sensing in sequence. In combination, the described works provide a powerful toolkit that can be used in treating various waste streams before discharge and/or reuse

    Evaluating Architectural Safeguards for Uncertain AI Black-Box Components

    Get PDF
    Although tremendous progress has been made in Artificial Intelligence (AI), it entails new challenges. The growing complexity of learning tasks requires more complex AI components, which increasingly exhibit unreliable behaviour. In this book, we present a model-driven approach to model architectural safeguards for AI components and analyse their effect on the overall system reliability

    Rational development of stabilized cyclic disulfide redox probes and bioreductive prodrugs to target dithiol oxidoreductases

    Get PDF
    Countless biological processes allow cells to develop, survive, and proliferate. Among these, tightly balanced regulatory enzymatic pathways that can respond rapidly to external impacts maintain dynamic physiological homeostasis. More specifically, redox homeostasis broadly affects cellular metabolism and proliferation, with major contributions by thiol/disulfide oxidoreductase systems, in particular, the Thioredoxin Reductase Thioredoxin (TrxR/Trx) and the Glutathione Reductase-Glutathione-Glutaredoxin (GR/GSH/Grx) systems. These cascades drive vital cellular functions in many ways through signaling, regulating other proteins' activity by redox switches, and by stoichiometric reductant transfers in metabolism and antioxidant systems. Increasing evidence argues that there is a persistent alteration of the redox environment in certain pathological states, such as cancer, that heavily involve the Trx system: upregulation and/or overactivity of the Trx system may support or drive cancer progression, making both TrxR and Trx promising targets for anti-cancer drug development. Understanding the biochemical mechanisms and connections between certain redox cascades requires research tools that interact with them. The state-of-the-art genetic tools are mostly ratiometric reporters that measure reduced:oxidized ratios of selected redox pairs or the general thiol pool. However, the precise cellular roles of the central oxidoreductase systems, including TrxR and Trx, remain inaccessible due to the lack of probes to selectively measure turnover by either of these proteins. However, such probes would allow measuring their effective reductive activity apart from expression levels in native systems, including in cells, animals, or patient samples. They are also of high interest to identify chemical inhibitors for TrxR/Trx in cells and to validate their potential use as anti-cancer agents (to date, there is no selective cellular Trx inhibitor, and most known TrxR inhibitors were not comprehensively evaluated considering selectivity and potential off-targets). However, small molecule redox imaging tools are underdeveloped: their protein specificity, spectral properties, and applicability remain poorly precedented. This work aimed to address this opportunity gap and develop novel, small molecule diagnostic and therapeutic tools to selectively target the Trx system based on a modular trigger cargo design: artificial cyclic disulfide substrates (trigger) for oxidoreductases are tethered to molecular agents (cargo) such that the cargo’s activity is masked and is re-established only through reduction by a target protein. The rational design of these novel reduction sensors to target the cell's strongest disulfide-reducing enzymes was driven by the following principles: (i) cyclic disulfide triggers with stabilized ring systems were used to gain low reduction potentials that should resist reduction except by the strongest cellular reductases, such as Trx; and (ii) the cyclic topology also offers the potential for kinetic reversibility that should select for dithiol-type redox proteins over the cellular monothiol background. Creating imaging agents based on such two-component designs to selectively measure redox protein activity in native cells required to combine the correct trigger reducibility, probe activation kinetics, and imaging modalities and to consider the overall molecular architecture. The major prior art in this field has applied cyclic 5-membered disulfides (1,2 dithiolanes) as substrates for TrxR in a similar way to create such tools. However, this motif was described elsewhere as thermodynamically instable and was due to widely used for dynamic covalent cascade reactions. By comparing a novel 1,2 dithiolane-based probe to the state-of-the-art probes, including commercial TrxR sensors, by screening a conclusive assay panel of cellular TrxR modulations, I clarified that 1,2 dithiolanes are not selective substrates for TrxR in biological settings (Nat Commun 2022). Instead, aiming for more stable ring systems and thus more robust redox probes, during this work, I developed bicyclic 6 membered disulfides (piperidine fused 1,2 dithianes) with remarkably low reduction potentials. I showed that molecular probes using them as reduction sensors can be mostly processed by thioredoxins while being stable against reduction by GSH. The thermodynamically stabilized decalin like topology of the cis-annelated 1,2 dithianes requires particularly strong reductants to be cleaved. They also select for dithiol type redox proteins, like Trx, based on kinetic reversibility and offer fast cyclization due to the preorganization by annelation (JACS 2021). This work further expanded the system’s modularity with structural cores based on piperazine-fused 1,2 dithianes with the two amines allowing independent derivatization. Diagnostic tools using them as reduction sensors proved equally robust but with highly improved activation kinetics and were thus cellularly activated. Cellular studies evolved that they are substrates for both Trxs and their protein cousins Grxs, so measuring the cellular dithiol protein pool rather than solely Trx activity (preprint 2023). Finally, a trigger based on a slightly adapted reduction sensor, a desymmetrized 1,2 thiaselenane, was designed for selective reduction by TrxR’s selenol/thiol active site, then combined with a precipitating large Stokes’ shift fluorophore and a solubilizing group, to evolve the first selective probe RX1 to measure cellular TrxR activity, which even allowed high throughput inhibitor screening (Chem 2022). The central principle of this work was further advanced to therapeutic prodrugs based on the duocarmycin cargo (CBI) with tunable potency (JACS Au 2022) that can be used to create off-to-on therapeutic prodrugs. Such CBI prodrugs employing stabilized 1,2 dichalcogenide triggers proved to be cytotoxins that depend on Trx system activity in cells. They could further be exploited for cell-line dependent reductase activity profiling by screening their redox activation indices, the reduction-dependent part of total prodrug activation, in 177 cell lines. Beyond that, these prodrugs were well-tolerated in animals and showed anti-cancer efficacy in vivo in two distinct mouse tumor models (preprint 2022). Taken together, I introduced unique monothiol-resistant reducible motifs to target the cellular Trx system with chemocompatible units for each for TrxR and Trx/Grx, where the cyclic nature of the dichalcogenides avoids activation by GSH. By using them with distinct molecular cargos, I developed novel selective fluorescent reporter probes; and introduced a new class of bioreductive therapeutic constructs based on a common modular design. These were either applied to selectively measure cellular reductase activity or to deliver cytotoxic anti cancer agents in vivo. Ongoing work aims to differentiate between the two major redox effector proteins Trx and Grx, requiring additional layers of selectivity that may be addressed by tuned molecular recognition. The flexible use of various molecular cargos allows harnessing the same cellular redox machinery by either probes or prodrugs. This allows predictive conclusions from diagnostics to be directly translated into therapy and offers great potential for future adaptation to other enzyme classes and therapeutic venues.Die zelluläre Redox-Homöostase hängt von Thiol/Disulfid-Oxidoreduktasen ab, die den Stoffwechsel, die Proliferation und die antioxidative Antwort von Zellen beeinflussen. Die wichtigsten Netzwerke sind die Thioredoxin Reduktase-Thioredoxin (TrxR/Trx) und Glutathion Reduktase-Glutathion-Glutaredoxin (GR/GSH/Grx) Systeme, die über Redox-Schalter in Substratproteinen lebenswichtige zelluläre Funktionen steuern und so an der Redox-Regulation und -Signalübertragung beteiligt sind. Persistente Veränderungen des Redoxmilieus in pathologischen Zuständen, wie z. B. bei Krebs, sind in hohem Maße mit dem Trx-System verbunden. Eine Hochregulierung und/oder Überaktivität des Trx-Systems, die bei vielen Krebsarten auftreten, unterstützt zudem das Fortschreiten des Krebswachstums, was TrxR/Trx zu vielversprechenden Zielproteinen für die Entwicklung neuer Krebsmedikamente macht. Um die biochemischen Prozesse dahinter zu erforschen, sind spezielle Techniken zur Visualisierung und Messung enzymatischer Aktivität nötig. Die hierzu geeigneten, meist genetischen Sensoren messen ratiometrisch das Verhältnis reduzierter/oxidierter Spezies in zellulärem Umfeld oder spezifisch ausgewählte Redoxpaare. Die weitere Erforschung der exakten Funktion von TrxR/Trx und deren Substrate ist jedoch durch mangelnde Nachweismethoden limitiert. Diese sind außerdem zur Validierung chemischer Hemmstoffe für TrxR/Trx in Zellen und deren potenziellen Verwendung als Krebsmittel von großem Interesse. Bislang gibt es keinen selektiven zellulären Trx-Inhibitor und potenzielle Off-Target-Effekte der bekannten TrxR-Inhibitoren wurden nicht abschließend bewertet. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung niedermolekularer, diagnostischer und therapeutischer Werkzeuge, die selektiv auf das Trx-System abzielen und auf einem modularen Trigger-Cargo Design basieren. Hierzu werden zyklische Disulfid-Substrate (Trigger) für Oxidoreduktasen so mit molekularen Wirkstoffen (Cargo) verknüpft, dass dabei die Wirkstoffaktivität maskiert, und erst nach Reduktion durch ein Zielprotein wiederhergestellt wird. Diese neuartigen, synthetischen Reduktionssensoren basieren auf den folgenden Grundprinzipien: (i) Zyklische Disulfide sind thermodynamisch stabilisiert und können nur durch die stärksten Reduktasen gespalten werden; und (ii) die zyklische Topologie ermöglicht die kinetische Reversibilität der zwei Thiol-Disulfid-Austauschreaktionen, die eine erste Reaktion mit Monothiolen, wie z. B. GSH, sofort umkehrt und so eine vollständige Reduktion verhindert. Die meisten früheren Arbeiten auf diesem Gebiet verwendeten ein zyklisches, fünfgliedriges Disulfid (1,2 Dithiolan) als Substrat für TrxR. Das gleiche Strukturmotiv wurde jedoch an anderer Stelle als thermodynamisch instabil beschrieben und aufgrund dieser Eigenschaft explizit für dynamische Kaskadenreaktionen verwendet. Deshalb vergleicht diese Arbeit zu Beginn einen neuen 1,2 Dithiolan basierten fluorogenen Indikator mit bestehenden, z. T. kommerziellen, Redox Sonden für TrxR in einer Reihe von Zellkultur-Experimenten unter Modulation der zellulären TrxR Aktivität und stellt so einen Widerspruch in der Literatur klar: 1,2 Dithiolane eignen sich nicht als selektive Substrate für TrxR, da sie labil sowohl gegen die Reduktion durch andere Redoxproteine, als auch gegen den Monothiol Hintergrund in Zellen sind (Nat. Commun. 2022). Als alternatives Strukturmotiv wird in dieser Arbeit ein bizyklisches sechsgliedriges Disulfid (anneliertes 1,2 Dithian) etabliert. Durch sein niedriges Reduktionspotenzial, also seine hohe Resistenz gegen Reduktion, werden molekulare Sonden basierend auf diesem 1,2 Dithian als Reduktionssensor fast ausschließlich von Trx aktiviert, nicht aber von TrxR oder GSH (JACS 2021). Dieses Kernmotiv bestimmt dabei die Reduzierbarkeit, und damit die Enzymspezifität, durch seine zyklische Natur und die Annelierung, auch unter Verwendung unterschiedlicher Farb-/Wirkstoffe. Auf dieser Grundlage konnte die molekulare Struktur durch einen weiteren Modifikationspunkt für die flexible Verwendung weiterer funktioneller Einheiten ergänzt werden. Obwohl zelluläre Studien ergaben, dass diese neuartigen 1,2 Dithian Einheiten in Zellen sowohl Trx als auch das strukturell verwandte Grx adressieren, sind die daraus resultierenden diagnostischen Moleküle wertvoll, um den katalytischen Umsatz zellulärer Dithiol-Reduktasen, der sogenannten Trx Superfamilie, selektiv anzuzeigen (Preprint 2023). Begünstigt durch das modulare Moleküldesign stellt diese Arbeit zudem das erste Reportersystem RX1 zum selektiven Nachweis der TrxR-Aktivität in Zellen vor. Es basiert auf der Verwendung eines zyklischen, unsymmetrischen Selenenylsulfid-Sensors (1,2 Thiaselenan), der selektiv von dem einzigartigen Selenolat der TrxR angegriffen wird, und dadurch letztlich nur von TrxR reduziert werden kann. RX1 eignete sich zudem für eine Hochdurchsatz-Validierung bestehender TrxR Inhibitoren und unterstreicht dadurch den kommerziellen Nutzen derartiger Diagnostika (Chem 2022). Das zentrale Trigger-Cargo Konzept dieser Arbeit wurde für therapeutische Zwecke weiterentwickelt und nutzt dabei den einzigartigen Wirkmechanismus der Duocarmycin-Naturstoffklasse (CBI) (JACS Au 2022) zur Entwicklung reduktiv aktivierbarer Therapeutika. CBI Prodrugs basierend auf stabilisierten Redox-Schaltern (1,2 Dithiane für Trx; 1,2 Thiaselenan für TrxR) reagierten signifikant auf TrxR-Modulation in Zellen. Sie wurden darüber hinaus durch das Referenzieren ihrer Aktivität gegenüber nicht-reduzierbaren Kontrollmoleküle für die Erstellung zelllinienabhängiger Profile der Reduktaseaktivität in 177 Zelllinien genutzt. Schließlich waren diese neuen Krebsmittel im Tiermodell gut verträglich und zeigten in zwei verschiedenen Mausmodellen eine krebshemmende Wirkung (Preprint 2022b). Zusammenfassend präsentiert diese Dissertation monothiol-resistente reduzierbare Trigger-Einheiten für das zelluläre Trx-System zur Entwicklung neuartiger, selektiver Reporter-Sonden, sowie eine neue Klasse reduktiv aktivierbarer Krebsmittel auf Basis eines adaptierbaren Trigger-Cargo Designs. Diese fanden entweder zur selektiven Messung zellulärer Proteinaktivität oder zum Einsatz als Antikrebsmittel Verwendung. Es wurden chemokompatible Motive sowohl für TrxR als auch für Trx/Grx identifiziert, wobei deren zyklische Natur eine Aktivierung durch GSH verhindert. Eine weitere Differenzierung zwischen den beiden Redox-Proteinen Trx und Grx und anderen Proteinen der Trx-Superfamilie erfordert eine zusätzliche Ebene der Selektierung, z. B. durch molekulare Erkennung, und ist Gegenstand laufender Arbeiten. Die flexible Verwendung verschiedener molekularer Wirkstoffe ermöglicht dabei die „Pipeline-Entwicklung“ von Diagnostika und Therapeutika, die von der zellulären Redox-Maschinerie analog umgesetzt werden, und dadurch Schlussfolgerungen aus der Diagnostik direkt auf eine Therapie übertragbar machen. Dies birgt großes Potenzial für künftige Entwicklungen bei einer potenziellen Übertragung des modularen Konzepts auf andere Enzymklassen und therapeutische Einsatzgebiete

    A survey on the model-centered approaches to conceptual modeling of IoT systems

    Get PDF
    Internet of Things (IoT) is a system of connected objects, entities, devices, and components which share and transfer data over a network. Many papers are published on the topic of conceptual models in the IoT context, but it is difficult to assess the current status of the conceptual modeling approaches and methods for IoT systems. This paper presents an overview of the state of the art as well as discusses fundamental concepts, challenges and current research gaps with potential future agenda for conceptual modeling of IoT. Search facilities in the selected online repositories were used to identify the most relevant papers. The primary results were scanned and papers were selected according to the inclusion/exclusion criteria. Selected papers were assessed to extract data for the defined attributes. This paper confirms that there is a large body of research related to modeling of IoT systems. However, the results show that there is a lack of commonly agreed approaches and supporting formal methods for conceptual modeling of IoT systems. On the other hand, recent studies that apply model-based or model-driven development principles that use ontology or metamodel based approaches are promising due to systematic use of models as the primary means of a development process enabling for the dissemination of the methods further to the emerging fields such as smart cities, factories, transportation, hospitals, healthcare, hospitality and tourism, etc

    AMon: A domain-specific language and framework for adaptive monitoring of Cyber–Physical Systems

    Get PDF
    Cyber–Physical Systems (CPS) are increasingly used in safety–critical scenarios where ensuring their correct behavior at runtime becomes a crucial task. Therefore, the behavior of the CPS needs to be monitored at runtime so that violations of requirements can be detected. With the inception of edge devices that facilitate runtime analysis at the edge and the increasingly diverse environments that CPS operate in, flexible monitoring approaches are needed that consider the data that needs to be monitored and the analyses performed on that data. In this paper, we propose AMon, a flexible adaptive monitoring framework that supports the specification and validation of monitoring adaptation rules, using a domain-specific language. Based on these rules, AMon automatically generates code for direct deployment onto devices. We evaluated AMon by applying it to TurtleBot Robots and a fleet of Unmanned Aerial Vehicles. Furthermore, we conducted a user study assessing the understandability and ease of use of our language. Results show that creating multiple adaptation rules with our DSL is feasible with minimal effort, and that adaptive monitoring can reduce the amount of runtime data transmitted from the edge device according to the current state of the system and its monitoring needs

    Evaluating Architectural Safeguards for Uncertain AI Black-Box Components

    Get PDF
    Künstliche Intelligenz (KI) hat in den vergangenen Jahren große Erfolge erzielt und ist immer stärker in den Fokus geraten. Insbesondere Methoden des Deep Learning (ein Teilgebiet der KI), in dem Tiefe Neuronale Netze (TNN) zum Einsatz kommen, haben beeindruckende Ergebnisse erzielt, z.B. im autonomen Fahren oder der Mensch-Roboter-Interaktion. Die immense Datenabhängigkeit und Komplexität von TNN haben jedoch gravierende Schwachstellen offenbart. So reagieren TNN sensitiv auf bestimmte Einflussfaktoren der Umwelt (z.B. Helligkeits- oder Kontraständerungen in Bildern) und führen zu falschen Vorhersagen. Da KI (und insbesondere TNN) in sicherheitskritischen Systemen eingesetzt werden, kann solch ein Verhalten zu lebensbedrohlichen Situationen führen. Folglich haben sich neue Forschungspotenziale entwickelt, die sich explizit der Absicherung von KI-Verfahren widmen. Ein wesentliches Problem bei vielen KI-Verfahren besteht darin, dass ihr Verhalten oder Vorhersagen auf Grund ihrer hohen Komplexität nicht erklärt bzw. nachvollzogen werden können. Solche KI-Modelle werden auch als Black-Box bezeichnet. Bestehende Arbeiten adressieren dieses Problem, in dem zur Laufzeit “bösartige” Eingabedaten identifiziert oder auf Basis von Ein- und Ausgaben potenziell falsche Vorhersagen erkannt werden. Arbeiten in diesem Bereich erlauben es zwar potenziell unsichere Zustände zu erkennen, machen allerdings keine Aussagen, inwiefern mit solchen Situationen umzugehen ist. Somit haben sich eine Reihe von Ansätzen auf Architektur- bzw. Systemebene etabliert, um mit KI-induzierten Unsicherheiten umzugehen (z.B. N-Version-Programming-Muster oder Simplex Architekturen). Darüber hinaus wächst die Anforderung an KI-basierte Systeme sich zur Laufzeit anzupassen, um mit sich verändernden Bedingungen der Umwelt umgehen zu können. Systeme mit solchen Fähigkeiten sind bekannt als Selbst-Adaptive Systeme. Software-Ingenieure stehen nun vor der Herausforderung, aus einer Menge von Architekturellen Sicherheitsmechanismen, den Ansatz zu identifizieren, der die nicht-funktionalen Anforderungen bestmöglich erfüllt. Jeder Ansatz hat jedoch unterschiedliche Auswirkungen auf die Qualitätsattribute des Systems. Architekturelle Entwurfsentscheidungen gilt es so früh wie möglich (d.h. zur Entwurfszeit) aufzulösen, um nach der Implementierung des Systems Änderungen zu vermeiden, die mit hohen Kosten verbunden sind. Darüber hinaus müssen insbesondere sicherheitskritische Systeme den strengen (Qualitäts-) Anforderungen gerecht werden, die bereits auf Architektur-Ebene des Software-Systems adressiert werden müssen. Diese Arbeit befasst sich mit einem modellbasierten Ansatz, der Software-Ingenieure bei der Entwicklung von KI-basierten System unterstützt, um architekturelle Entwurfsentscheidungen (bzw. architekturellen Sicherheitsmechanismen) zum Umgang mit KI-induzierten Unsicherheiten zu bewerten. Insbesondere wird eine Methode zur Zuverlässigkeitsvorhersage von KI-basierten Systemen auf Basis von etablierten modellbasierten Techniken erforscht. In einem weiteren Schritt wird die Erweiterbarkeit/Verallgemeinerbarkeit der Zuverlässigkeitsvorhersage für Selbst-Adaptive Systeme betrachtet. Der Kern beider Ansätze ist ein Umweltmodell zur Modellierung () von KI-spezifischen Unsicherheiten und () der operativen Umwelt des Selbst-Adaptiven Systems. Zuletzt wird eine Klassifikationsstruktur bzw. Taxonomie vorgestellt, welche, auf Basis von verschiedenen Dimensionen, KI-basierte Systeme in unterschiedliche Klassen einteilt. Jede Klasse ist mit einem bestimmten Grad an Verlässlichkeitszusicherungen assoziiert, die für das gegebene System gemacht werden können. Die Dissertation umfasst vier zentrale Beiträge. 1. Domänenunabhängige Modellierung von KI-spezifischen Umwelten: In diesem Beitrag wurde ein Metamodell zur Modellierung von KI-spezifischen Unsicherheiten und ihrer zeitlichen Ausdehnung entwickelt, welche die operative Umgebung eines selbstadaptiven Systems bilden. 2. Zuverlässigkeitsvorhersage von KI-basierten Systemen: Der vorgestellte Ansatz erweitert eine existierende Architekturbeschreibungssprache (genauer: Palladio Component Model) zur Modellierung von Komponenten-basierten Software-Architekturen sowie einem dazugehörigenWerkzeug zur Zuverlässigkeitsvorhersage (für klassische Software-Systeme). Das Problem der Black-Box-Eigenschaft einer KI-Komponente wird durch ein Sensitivitätsmodell adressiert, das, in Abhängigkeit zu verschiedenen Unsicherheitsfaktoren, die Prädektive Unsicherheit einer KI-Komponente modelliert. 3. Evaluation von Selbst-Adaptiven Systemen: Dieser Beitrag befasst sich mit einem Rahmenwerk für die Evaluation von Selbst-Adaptiven Systemen, welche für die Absicherung von KI-Komponenten vorgesehen sind. Die Arbeiten zu diesem Beitrag verallgemeinern/erweitern die Konzepte von Beitrag 2 für Selbst-Adaptive Systeme. 4. Klassen der Verlässlichkeitszusicherungen: Der Beitrag beschreibt eine Klassifikationsstruktur, die den Grad der Zusicherung (in Bezug auf bestimmte Systemeigenschaften) eines KI-basierten Systems bewertet. Der zweite Beitrag wurde im Rahmen einer Fallstudie aus dem Bereich des Autonomen Fahrens validiert. Es wurde geprüft, ob Plausibilitätseigenschaften bei der Zuverlässigkeitsvorhersage erhalten bleiben. Hierbei konnte nicht nur die Plausibilität des Ansatzes nachgewiesen werden, sondern auch die generelle Möglichkeit Entwurfsentscheidungen zur Entwurfszeit zu bewerten. Für die Validierung des dritten Beitrags wurden ebenfalls Plausibilitätseigenschaften geprüft (im Rahmen der eben genannten Fallstudie und einer Fallstudie aus dem Bereich der Mensch-Roboter-Interaktion). Darüber hinaus wurden zwei weitere Community-Fallstudien betrachtet, bei denen (auf Basis von Simulatoren) Selbst-Adaptive Systeme bewertet und mit den Ergebnissen unseres Ansatzes verglichen wurden. In beiden Fällen konnte gezeigt werden, dass zum einen alle Plausibilitätseigenschaft erhalten werden und zum anderen, der Ansatz dieselben Ergebnisse erzeugt, wie die Domänen-spezifischen Simulatoren. Darüber hinaus konnten wir zeigen, dass unser Ansatz Software-Ingenieure bzgl. der Bewertung von Entwurfsentscheidungen, die für die Entwicklung von Selbst-Adaptiven Systemen relevant sind, unterstützt. Der erste Beitrag wurde implizit mit Beitrag 2 und mit 3 validiert. Für den vierten Beitrag wurde die Klassifikationsstruktur auf bekannte und repräsentative KI-Systeme angewandt und diskutiert. Es konnte jedes KI-System in eine der Klassen eingeordnet werden, so dass die generelle Anwendbarkeit der Klassifikationsstruktur gezeigt wurde

    2011 GREAT Day Program

    Get PDF
    SUNY Geneseo’s Fifth Annual GREAT Day.https://knightscholar.geneseo.edu/program-2007/1005/thumbnail.jp
    corecore